用户画像建模

用户画像，其实就是通过算法聚合成一类实现用户信息标签化。而本文就以电商用户为例，展示了如何从0到1做画像建模。一、构建用户画像① 用户画像信息：基本属性，购买能力，行为特征，兴趣爱好，心理特征，社交网络② 行为建模：文本挖掘，自然语言处理，机器学习，预测算法，聚类算法③ 数据收集：网络日志数据，用户行为数据，网站交易数

文章分享的主要内容为用户画像要如何建模，希望本文对你有所帮助。用户画像最终的结果是一张大宽表，一行为一个用户的用户画像，存储了用户对应的每个标签值。建模就是为每个标签制定合理的计算公式。（请点击查看大图）基础模型基础数据一般有用户数据、内容实体数据、用户行为数据三类，需要根据用户行为构建相应的数据模型产出标签和权重。每

随着车联网的兴起，通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集，甚至车主的坐姿、开车习惯都能被精准记录下来，这对于广大车企来说无疑是一个巨大的创新市场，如何收集这些数据，进行分析和挖掘用于提升市场销售额和完善售后服务成为焦点之一。汽车从研发、生产、采购、销售到售后，所涉及的数